Table 5 Observed results under different input conditions.

From: Triboinformatic analysis and prediction of B₄C and granite powder filled Al 6082 composites using machine learning regression models

Run	R%	L (N)	V (m/s)	D (m)	Wear (grams)	COF	Run	R%	L (N)	V (m/s)	D (m)	Wear (grams)	COF
1	2.5	10	0.83	600	0.0371	0.268	41	5	20	1.25	900	0.097	0.201
2	5	10	0.83	600	0.0361	0.268	42	7.5	20	1.25	900	0.052	0.166
3	7.5	10	0.83	600	0.029	0.229	43	2.5	30	1.25	900	0.217	0.209
4	2.5	20	0.83	600	0.0811	0.212	44	5	30	1.25	900	0.14	0.194
5	5	20	0.83	600	0.061	0.201	45	7.5	30	1.25	900	0.064	0.167
6	7.5	20	0.83	600	0.042	0.167	46	2.5	10	1.67	900	0.092	0.266
7	2.5	30	0.83	600	0.115	0.206	47	5	10	1.67	900	0.063	0.263
8	5	30	0.83	600	0.075	0.196	48	7.5	10	1.67	900	0.046	0.224
9	7.5	30	0.83	600	0.046	0.163	49	2.5	20	1.67	900	0.177	0.214
10	2.5	10	1.25	600	0.055	0.266	50	5	20	1.67	900	0.115	0.201
11	5	10	1.25	600	0.051	0.263	51	7.5	20	1.67	900	0.061	0.166
12	7.5	10	1.25	600	0.046	0.224	52	2.5	30	1.67	900	0.275	0.209
13	2.5	20	1.25	600	0.115	0.21	53	5	30	1.67	900	0.18	0.196
14	5	20	1.25	600	0.082	0.199	54	7.5	30	1.67	900	0.095	0.163
15	7.5	20	1.25	600	0.047	0.163	55	2.5	10	0.83	1200	0.052	0.278
16	2.5	30	1.25	600	0.178	0.206	56	5	10	0.83	1200	0.047	0.274
17	5	30	1.25	600	0.113	0.193	57	7.5	10	0.83	1200	0.041	0.234
18	7.5	30	1.25	600	0.048	0.161	58	2.5	20	0.83	1200	0.105	0.216
19	2.5	10	1.67	600	0.072	0.262	59	5	20	0.83	1200	0.08	0.206
20	5	10	1.67	600	0.054	0.26	60	7.5	20	0.83	1200	0.043	0.18
21	7.5	10	1.67	600	0.046	0.22	61	2.5	30	0.83	1200	0.185	0.214
22	2.5	20	1.67	600	0.146	0.208	62	5	30	0.83	1200	0.125	0.202
23	5	20	1.67	600	0.1001	0.196	63	7.5	30	0.83	1200	0.047	0.171
24	7.5	20	1.67	600	0.0511	0.161	64	2.5	10	1.25	1200	0.083	0.274
25	2.5	30	1.67	600	0.235	0.205	65	5	10	1.25	1200	0.058	0.266
26	5	30	1.67	600	0.147	0.19	66	7.5	10	1.25	1200	0.047	0.232
27	7.5	30	1.67	600	0.066	0.158	67	2.5	20	1.25	1200	0.165	0.214
28	2.5	10	0.83	900	0.0442	0.268	68	5	20	1.25	1200	0.105	0.206
29	5	10	0.83	900	0.045	0.27	69	7.5	20	1.25	1200	0.056	0.173
30	7.5	10	0.83	900	0.04	0.232	70	2.5	30	1.25	1200	0.255	0.214
31	2.5	20	0.83	900	0.1	0.213	71	5	30	1.25	1200	0.165	0.197
32	5	20	0.83	900	0.071	0.204	72	7.5	30	1.25	1200	0.081	0.172
33	7.5	20	0.83	900	0.042	0.176	73	2.5	10	1.67	1200	0.111	0.271
34	2.5	30	0.83	900	0.157	0.208	74	5	10	1.67	1200	0.065	0.265
35	5	30	0.83	900	0.097	0.199	75	7.5	10	1.67	1200	0.047	0.228
36	7.5	30	0.83	900	0.046	0.166	76	2.5	20	1.67	1200	0.215	0.217
37	2.5	10	1.25	900	0.07	0.268	77	5	20	1.67	1200	0.145	0.207
38	5	10	1.25	900	0.054	0.265	78	7.5	20	1.67	1200	0.072	0.173
39	7.5	10	1.25	900	0.046	0.227	79	2.5	30	1.67	1200	0.315	0.217
40	2.5	20	1.25	900	0.141	0.211	80	5	30	1.67	1200	0.21	0.206
							81	7.5	30	1.67	1200	0.111	0.167

Back to article page

Table 5 Observed results under different input conditions.

Search

Quick links